面向高维标注受限数据的特征和样本选择方法研究的任务书.docx

面向高维标注受限数据的特征和样本选择方法研究的任务书
任务书
任务名称：面向高维标注受限数据的特征和样本选择方法研究
任务目的：
在实际应用中，我们常常需要对高维数据进行分类、聚类等分析，对于这类数据，由于数据量庞大，标注难度较大等原因，我们常常只能获得少量标注样本，也就是所谓的受限数据。此类数据对于机器学习模型的训练提出了挑战，因为样本量受限，容易出现过拟合的情况，在高维空间中，噪声和干扰项更容易影响模型的效果。
本任务旨在深入探究如何针对高维标注受限数据进行特征选择和样本选择的方法，构建符合实际应用的高效模型，以提高机器学习模型在实际应用中的效果。
任务内容：
1.高维数据分析
分析高维数据的特征，了解常见高维数据中的问题，包括过拟合、噪声和数据不平衡等，并尝试寻找针对这些问题的解决方法。
2.特征选择研究
探究特征选择在高维标注受限数据中的应用，研究常用的特征选择方法，如过滤式、包裹式和嵌入式等，并分析其在高维数据中的局限性。
3.样本选择研究
研究针对高维标注受限数据的样本选择方法，探究主动学习、迁移学习、大规模在线学习等样本选择方法，并分析其适用性和效果。
4.模型构建和实验
通过实验验证特征选择和样本选择对于模型性能的影响，并尝试构建适合高维标注受限数据的分类或聚类模型，探究模型训练和预测的过程中针对高维数据的优化方法。
任务要求：
1.具备一定的机器学习和数据分析基础。
2.熟悉常用的特征选择和样本选择方法，对这些方法的优缺点和适用范围有深入了解。
3.精通Python编程语言和相关机器学习框架，如Scikit-learn、TensorFlow等。
4.具有独立思考和解决问题的能力，能够独立撰写论文或报告。
预期成果：
1.特征选择和样本选择方法的综述性报告，对现有的方法进行归纳总结，并分析其适用性和局限性。
2.针对高维标注受限数据的模型构建和实验报告，验证特征选择和样本选择对于模型性能的影响，并提出针对高维数据的优化方法。
3.实现基于Python的高维标注受限数据分类或聚类模型，并提供代码和模型参数。
任务周期：
3个月
参考文献：
1.Batista,G.E.,Prati,R.C.,&Monard,M.C.(2004).Astudyofthebehaviorofseveralmethodsforbalancingmachinelearningtrainingdata.ACMsigkddexplorationsnewsletter,6(1),20-29.
2.Guyon,I.,&Elisseeff,A.(2003).Anintroductiontovariableandfeatureselection.Journalofmachinelearningresearch,3(Mar),1157-1182.
3.Settles,B.(2009).Activelearningliteraturesurvey.UniversityofWisconsin-MadisonDepartmentofComputerSciences.
4.Sugiyama,M.,Krauledat,M.,&Müller,K.R.(2007).Covariateshiftadaptationbyimportanceweightedcrossvalidation.JournalofMachineLearningResearch,8(May),985-1005.